用声表面波器件实现二进小波变换的方法

根据声表面波传播的非线性特性 ,将变换信号用的小波作为声表面波器件的脉冲响应 ,从而提出了一种用声表面波模拟硬件实现小波变换的方法 ,并成功地用特种模拟器件实现了连续二进小波的快速变换 .由于实现方法简单 ,避免了复杂的算法和昂贵的制作过程 ,对于开发小波变换的优超性和小波变换的应用有重要的价值 .同时 ,还给出了小波变换在信号检测和信号滤波方面的应用例子 ,证明了用声表面波器件完全可以实现实时的信号小波变换 .     

基于小波变换的遥测速变信号实时压缩技术研究

遥测速变信号属于非平稳信号,因此采用小波变换的方法对其进行实时压缩,而在对信号进行小波变换时,小波基的选取是至关重要的,它会直接影响到运算速度和处理效果。从小波基的基本性质和小波基的评价标准两个方面加以分析比较,并结合遥测速变信号的特点和压缩要求,选择了几种典型的小波基进行实验比较。实验结果表明最适合于遥测速变信号实时压缩的最佳小波基为bior2.2。     

Mallat小波快速变换与IDRNN在卫星实时故障检测与识别中的应用

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类.     

用声表面波器件实现小波变换的方法

根据声表面波SAW（Surface Acoustic Wave)传播的非线性特性,将变换信号用的小波作为声表面波器件的脉冲响应,从而提出了一种用声表面波模拟硬件实现小波变换的方法,并成功地用特种模拟器件实现了连续二进小波的快速变换,由于实现方法简单,避免了复杂的算法和昂贵的制作过程,对于开发小波变换的优越性和小波变换的应用有重要的价值。同时,还给出了小波变换在检测信号和信号滤波方面的应用例子,证明了用声表面波器件完全可以实现实时的信号小波变换。     

小波变换在信号降噪中的应用研究

分析了小波变换的基本原理,采用小波变换和傅里叶变换方法,降噪处理了noisdopp信号并对比了处理结果,结果表明,小波阈值降噪在降噪的同时,能很好保存有用信号中的尖峰部分和突变部分.计算机仿真了实时采集的语音信号,结果表明,小波变换能从强噪声背景中提取有用信号,并能保留信号的大部分能量,且与原始信号有较好的相似性,能极大提高信号的信噪比,具有一定的工程应用价值.     

带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法

针对传统方法难以实时有效检测DDoS攻击,提出了一种带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法,可以简单、高效、实时地检测DDoS攻击．首先,对流量信号进行不间断地连续小波变换同步分析,通过发现平台突发信号来实现DDoS攻击的实时检测．然后,用报警可信度评估算法对连续小波变换的检测结果进行二次处理,以消除单点突发信号和网络流量噪声带来的影响．实验结果与离散小波变换、N点平均以及梯度法相比表明,所提算法对流量数据中的平台突发信号有着更好的检测效果．     

带可信度评估的连续小波分布式拒绝服务攻击检测算法

针对传统方法难以实时、有效检测分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法.首先用不间断的连续小波变换对流量信号进行同步分析,通过发现平台突发信号来实时检测DDoS攻击,然后用报警可信度评估算法对经连续小波变换的检测结果进行二次处理,以消除单点突发信号和网络流量噪声带来的影响.经离散小波变换法、N点平均法以及梯度法的实验对比表明,所提算法对流量数据中的平台突发信号的检测效果比较好.     

基于小波分析柴油机故障诊断研究

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号。采用小波降噪对各振动信号进行初步处理,采用经典傅立叶方法对处理后的信号进行功率谱估计,初步诊断各故障特征参数。进而采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断。     

小波变换在心电图R波检测中的应用

介绍了一种新颖的信号处理方法－小波变换．利用三阶样条小波分析了信号的奇异点与其小波变换的关系，并通过ＥＣＧ信号的小波变换，分析了小波变换的抗干扰能力．最后提出了一种以小波变换为基础的ＱＲＳ波检测方法     

小波变换用于采样信号的噪声滤除

介绍了小波变换原理,讨论了小波理论在实时采样信号处理及抗噪声干扰中的应用,仿真结果表明,利用小波变换原理进行采样信号滤波是十分有效的.这对提高系统的控制精度是有利的.     

合成孔径雷达实时成像视频信号的模拟方法

建立了合成孔径雷达回波视频信号模型,提出了一种用AWG520任意波形发生器生成SAR回波视频信号的方法,并用这种方法模拟了SAR实时成像的回波视频信号.把这种视频信号通过A/D采样送入SAR实时处理机,用来考查SAR实时处理器连续动态成像的性能,如实时性图象拼接、多普勒中心估计、载机运动补偿及SAR前斜视成像性能等.     

多段降频等长信号的频率估计快速迭代算法

为改善多段平稳信号频率估计的精度、实时性和扩展已有方法的适用范围,给出一种多段降频等长信号的快速迭代算法.在算法中,生成频域分析参数矩阵以克服各段信号频率不等;设计相位差补偿因子矩阵以达到相位连续信号的效果;生成搜索频率序列以修正相位差补偿因子矩阵中的未知参量并得到具有特定形式的功率谱矩阵;采用间接迭代计算以改善算法实时性.在说明上述技术措施的应用原理时,给出了5项重要性质作为该算法正确性的数学证明.针对多种应用环境状态进行了仿真实验,结果表明:该算法具有普适性、抗噪性和实时性好,频率估计精度比现有方法有较大提高.     

基于LabWindows/CVI的铝合金脉冲MIG焊数据采集系统设计

利用虚拟仪器技术设计铝合金脉冲MIG焊过程声、光、电和视频信号的实时采集系统,并给出该采集系统的硬件构成原理和使用虚拟仪器设计软件LabWindows/CVI的程序设计原理.试验表明,该采集系统能够正确稳定地采集铝合金脉冲MIG焊过程中的各种特征信号,并能够实现数据实时显示和存储,可以满足焊接过程实时检测.     

Real-time prediction of hand trajectory by ensembles of cortical neurons in primates

Signals derived from the rat motor cortex can be used for controlling one-dimensional movements of a robot arm. It remains unknown, however, whether real-time processing of cortical signals can be employed to reproduce, in a robotic device, the kind of complex arm movements used by primates to reach objects in space. Here we recorded the simultaneous activity of large populations of neurons, distributed in the premotor, primary motor and posterior parietal cortical areas, as non-human primates performed two distinct motor tasks. Accurate real-time predictions of one- and three-dimensional arm movement trajectories were obtained by applying both linear and nonlinear algorithms to cortical neuronal ensemble activity recorded from each animal. In addition, cortically derived signals were successfully used for real-time control of robotic devices, both locally and through the Internet. These results suggest that long-term control of complex prosthetic robot arm movements can be achieved by simple real-time transformations of neuronal population signals derived from multiple cortical areas in primates.     

脑电信号中肌电伪差的实时去除方法研究

为了在线去除脑电信号中的肌电伪差,使用典型相关分析方法,分析了大量被肌电干扰和未被干扰的脑电(EEG)信号,得出了一个合理的自相关阈值.在时域上,肌电伪差和一般的噪声信号比较类似,有比较小的自相关值,在去除肌电伪差时,凡自相关值低于此值的分解成分被识别为肌电伪差.该方法很好地利用了这个特点,将肌电伪差分量与潜在大脑信号分离,然后依据剩下的分解成分重建"干净"的EEG信号.实验结果表明,典型相关分析法在去除肌电伪差时优于独立成分分析法,结合提出的自相关阈值在有效去除肌电伪差的同时,又能较好地保持潜在的大脑信号不变.     

基于提升小波的神经元锋电位并行检测方法

神经元动作电位(即锋电位)的实时检测是植入式脑—机接口系统的重要组成环节,为了能够从多通道神经微电极阵列记录的神经信号中实时地检测并提取出神经元的锋电位信息,文中提出了基于提升小波的神经元锋电位检测方法.该方法采用提升小波方法去除了神经信号中的漂移和噪声,然后通过阈值法检测出锋电位信号,最后利用现场可编程门阵列(FPG...     

Implementation of GPR Signals De-Noising Based on DSP

An important issue of ground-penetrating radar （GPR） signals analysis is de-noising thai is the guarantee of acquiring good detecting effect. The paper illustrates a successful application of digital single processor （DSP） based on wavelet shrinkage algorithm. In order to realize real-time GPP, signals analysis, some key issues are discussed such as the realization of fast wavelet transformation, the selection of CPU chip and the optimization of data movement. Experimenial results show that the DSP based application not only basically meets the real-time requirement of GPP, signals analysis, but also assures the quality of the GPR signals analysis.     

矢量图形动态设备的实时变化技术

在AutoCAD矢量图形的基础上,提出了图形化动态设备的创建及实时技术。在矢量图形中,以矢量图元组合为基础的动态设备,可以根据远程实时信号的变化而同步变化,以表示实际生产设备的状态跃变、模拟量的渐变和数值增减等动态变化。由此,能够以大型矢量化网络图形为基础,集成多种信息,构建大型实时监控系统。     

等效的合成孔径雷达数据片

本文证明了光电混合实时合成孔径雷达(SAR)数据处理器中,实时输入系统后的衍射光场与非实时SAR数据处理器中数据片后的透射光场的等效性,指出了实时处理SAR数据的实验方法。